IP ライセンス機能
Patented.ai インフューズ 高度な AI テクノロジー 特許に関する深い専門知識により、強固なライセンス戦略を策定するための重要なサービスを提供します。
成長と向上を続ける最先端のサービス。
私たちは、ハイステークスの特許訴訟と研究を支援するために、AIを活用した世界初の特許および知的財産サービスを構築しました。
ハードウェアディスカバリー
任意の特許番号から始めて、 価値の高い侵害行為を解き放つ ライセンス機会の発見とピンポイント
を綿密にスキャン さまざまな業界にわたる幅広い製品、 あらゆる特許の侵害の可能性を発見する。
学際的な専門知識の統合 テクノロジーと法的原則の相互作用が極めて重要な複雑な分野で。
レバレッジ a 幅広いリアルタイムデータソース 機会を見逃さないように。
主な機能
ストラップ付きのユーザー着用デバイス
血中酸素飽和度を測定します
コンピューティングプロセッサ
突き出たエンクロージャー
-2セットのLEDを備えた透明なウィンドウ
世の中のどんな時でも Patented.ai がしたようなことはできませんでした。
シニア・テクニカルIPアナリスト
対象特許請求の主な機能
サーバー/クライアント環境
クライアントは乱数生成にシードを使う
すべてのプレイヤーが同じマッチで同じシードを受け取ります
シード値の一部として使用されるゲーム ID
ソフトウェアディスカバリー
アクセス 製品名、業界、説明、および会社名に関する詳細な洞察、 潜在的なライセンシーの特定を簡素化します。
潜在的な侵害を信頼度別に優先順位付けして表示し、リソースを最適化して次のことを行います。 侵害の可能性が最も高いリードに焦点を当てる。
ハーネス 自動化された継続的な監視 これにより、貴社の知財戦略に関連する最新情報やミッションクリティカルな情報をリアルタイムで更新できます。
製品発見の比較
包括的なリアルタイムモニタリングにより、既存の製品発見プロセスを合理化および強化します。
技術仕様
カスタマーサポート
マーケティング資料
ビデオとビデオのトランスクリプト
SECファイリング
そして、もっと...
ご利用いただけません
ご利用いただけません
Patented.ai エンジンの利用
包括的 製品カバレッジ
幅広い データソース
統合型、 学際的 専門知識
関連する詳細情報を追跡 精度
リアルタイム モニタリング
製品侵害分析
Patented.ai は、最初の発見だけでなく、ライセンスプログラムの交渉や拡大に不可欠な、潜在的な侵害について徹底的な分析を行います。
製品
Hulu ウォッチパーティー
解放された
2020年12月2日
クレームエレメント
1.a
1.b
1.c
1.d
1.e
1.f
対象特許請求の主な機能
メディアコンテンツを複数のユーザーデバイスに同時にストリーミング
メディアストリーミング中:
-1つのユーザーデバイスからユーザー生成コンテンツを受信
-受信したユーザー生成コンテンツを別のユーザーデバイスに送信する
複数のユーザーデバイスでのメディア再生の同期制御
メディアストリーミング中にユーザーデバイスに広告を送信する
自動クレームマッピング
特定の製品や企業に関する引用や関連情報を自動的に収集し、 特許調査とライセンス交渉を強化する有意義な洞察を提供します。
お届けします 特許請求項が特定の開示事項とどの程度一致するかを示す信頼水準 また、重複や対立の可能性について独自の視点を提供するエビデンスもあります。
対象特許の請求のすべての要素をマッピングします アップロードされた任意の証拠。
方法を示します 複数の証拠と開示が単一のクレーム要素と一致している 徹底的な検査のため。
少なくとも１つのコンテンツパッケージを受信し、コンテンツパッケージは少なくとも１つのコンテンツピースと、コンテンツパッケージに関連するルールセットを含み、ルールセットはトリガー条件と期待される応答を含み、トリガー条件はコンテンツピースのプレゼンテーションをトリガーするコンテキストを指定する。 | ||
開示 | 理由と分析 | |
|---|---|---|
「私たちのレコメンデーションシステムは、視聴者が見たい動画を見つけるのを助けるというシンプルな原則に基づいて構築されており、それがユーザーに価値をもたらします...ホームページは YouTube を初めて開いたときに表示されるもので、パーソナライズされたおすすめ、チャンネル登録、最新のニュースや情報が混在して表示されます。」 ソースタイトル:YouTube のレコメンデーションシステムについて ソース URL: https://blog.youtube/inside-youtube/on-youtubes-recommendation-system/ ソース日付:2021 年 9 月 15 日 | 高い信頼 提供された証拠によると、YouTubeのホームページはパーソナライズされたおすすめの集まりであり、「コンテンツのパッケージ」と見なすことができます。このコンテンツパッケージには、さまざまなアイテム（動画）のほか、それらがいつ、どのようにユーザーに表示されるかを決定する暗黙的に定義されたルール（ユーザーの興味に基づいてパーソナライズされたレコメンデーション）が含まれていました。 | |
「このようなカスタムキュレーションを提供するために、私たちのレコメンデーションシステムは、何をすべきかの「レシピブック」に基づいて動作しません。シグナルと呼ばれる800億個を超える情報から毎日学習し、常に進化し続けています...多くのシグナルが相互に組み合わされて、お客様が満足できる情報をシステムに伝えるのに役立ちます...」 ソースタイトル:YouTube のレコメンデーションシステムはどのように機能しますか? ソース URL: https://www.youtube.com/howyoutubeworks/product-features/recommendations/#signals-used-to-recommend-content | 高い信頼 この証拠から、YouTube のレコメンデーションシステムは、動的なシグナルのセットを使用してコンテンツをキュレーションし、コンテンツがユーザーにいつどのように表示されるかを決定するルール（シグナル）を備えた「パッケージ」を効果的に作成していることを示しています。これらのルールは静的ではなく、コンテンツパッケージの使用に関するルールに関するクレーム要素 1.a の要件と一致して、ユーザーの操作に基づいて進化します。 | |
「私たちは、公開されているガイドラインを使用してトレーニングを受けた人間の評価者に頼っています。評価担当者は、各チャンネルと動画の情報の質を評価します...動画の信頼度が高ければ高いほど、レコメンデーションで宣伝されやすくなります。」 ソースタイトル:YouTube のレコメンデーションシステムはどのように機能しますか? ソース URL: https://www.youtube.com/howyoutubeworks/product-features/recommendations/#signals-used-to-recommend-content | 高い信頼 YouTube には動画をランク付けする方法 (信頼性) があり、これがユーザーへのコンテンツの推奨方法や「プロモーション」方法のルールの一部となっていることが実証されています。レコメンデーションでは、信頼できる動画の方が目立ちます。これは、クレーム要素 1.a の説明に当てはまるように、ユーザーへのコンテンツパッケージのプレゼンテーションを管理するルールベースのシステムであることを示しています。 | |
「私たちのレコメンデーションシステムは常に進化しており、シグナルと呼ばれる800億を超える情報から毎日学習しています。主なものは次のとおりです。 | 高い信頼 証拠には、YouTube のレコメンデーションシステムで使用される特定のシグナルのうち、ルールを構成するものが記載されています。 | |
「YouTube のさまざまな機能は、他の機能よりも特定のおすすめシグナルに依存しています。たとえば、ユーザーが現在視聴している動画をメインシグナルとして使用して、次に再生する動画を提案しています。」 ソースタイトル:YouTube のレコメンデーションシステムはどのように機能しますか? ソース URL: https://www.youtube.com/howyoutubeworks/product-features/recommendations/#signals-used-to-recommend-content | 高い信頼 この証拠は、現在の動画の後に次に再生する動画など、使用中の特定の機能に応じて YouTube が適用するルール（シグナル）が異なることを示しています。現在視聴されている動画を主な合図として今後のレコメンデーションに使用することは、コンテンツパッケージがどのようにユーザーに提示されるかを規定するルールの明確な例であり、クレーム要素 1.a の説明と一致しています。 | |
自動クレームマッピング
受信 正確 要素ごとのクレームチャート。
シームレスに ターゲット特許のクレームのすべての要素をマッピング に アップロードされた任意の証拠。
瞬時に検索して統合 製品や企業に関する引用や重要な情報
信頼レベルの取得 アライメントの強さを示す 請求と開示の間。
明らかにする 複数の証拠 個々のクレーム要素をサポートします。
ユーザの生理学的パラメータの測定値を非侵襲的に測定するように構成されたユーザ装着型デバイス。ユーザ装着型デバイスには以下が含まれる。 | ||
開示 | 理由と分析 | |
|---|---|---|
図1Aは、ユーザーの指先に装着する酸素濃度計100を示しています。  出典：ジャック、図1A、シート2 | 高い信頼 図1Aは、請求項8に概説されている主要な要件を満たす酸素濃度計について説明しています。酸素濃度計はユーザーが着用するデバイスであり、生理学的パラメーターの測定値を非侵襲的に測定するように構成されています。したがって、本開示は請求項の要素を裏付けており、かつ一致している。 | |
発光ダイオード（ＬＥＤ）の第１のセットであって、第１のセットは、第１の波長の光を放射するように構成された少なくとも１つのＬＥＤと、第２の波長の光を放射するように構成された少なくとも１つのＬＥＤを含む。 | ||
「図11に示すように、本発明の別の改良された実施形態では、可視波長から近赤外波長範囲の異なる波長の3つ以上の光源310A、310B、310Cを使用して追加の測定値が得られることが好ましい。波長が短いほど血管壁260が探査され、波長が長いほど血液で満たされた血管内腔270に探査されます。」 出典：ジャック、第25章、52行目から58行目。 | 高い信頼 証拠から、複数の場所に複数のLEDがあることが明らかになっています。たとえば、図11とそれに対応するテキストでは、光源310A、310B、および310Cが開示されています。光源310A、310B、および310Cは、第1波長の光を放射するLEDと、少なくとも第2波長の光を発するように構成されたLEDである可能性があります。 | |
「New, Jr. らによると、2つのLEDが指などの身体メンバーを赤と赤の波長の光にさらし、各LEDのデューティサイクルは4分の1です...従来のパルスオキシメータプローブの基本設計には、赤色発光ダイオード (LED) と赤外発光ダイオード (LED) と光検出器 (または光トランスデューサ) が含まれます。これらのコンポーネントは、LEDが動脈組織の特定の部分を照らすように配置されています。検出器は、組織切片からは透過したけれど皮膚、骨、血液、その他の生理吸収物質には吸収されなかったLEDからの光を集めます。次に、この信号の定常状態（DC）成分と時変動（AC）成分を使用して、酸素化された動脈血の割合を計算します。」 | 高い信頼 ジャックは、パルスオキシメータプローブに2つのLEDを使用すると説明しています。これらの LED は赤色波長と赤外波長の光を放射するので、第 1 波長と第 2 波長の光を放射するという要件を満たします。このように、ジャックの開示は、対象特許の請求項8.aを想定したものであり、請求項の全ての要素が同様の方法で記述されていることになる。 | |
第１のＬＥＤのセットから間隔をあけて配置された第２のＬＥＤのセット、第２のＬＥＤのセットは、第１の波長の光を放射するように構成されたＬＥＤと、第２の波長で光を放射するように構成されたＬＥＤとを備えている。 | ||
「図10Aおよび図10Bは、これらの改良された実施形態によれば、例えば、酸素濃度計装置200A、200B内の多数の光源210および/または多数の検出器220を使用して、さまざまな光源と検出器の分離を実現しています。光源２１０（および／または検出器２２０）は、例えば、アレイ２０８内に配置することができる。光源210を作動させる回路と検出器220からの出力信号を処理する回路は、図10Aと図10Bには示されていませんが、当業者に日常的に設計することはできます。」 | 高い信頼 本開示は、アレイ２０８における光源２１０の配置を説明したものであり、第１のセットとは間隔を空けて配置された第２のＬＥＤセットが存在することを示唆している。さらに、正確な波長は明記されていないが、酸素濃度計装置の文脈からすると、LEDが第1波長と第2波長の光を放射するように構成されているという主張の要件に沿って、異なる波長の光を発するLEDを使用することが必要である。 | |
「YouTube のさまざまな機能は、他の機能よりも特定のおすすめシグナルに依存しています。たとえば、ユーザーが現在視聴している動画をメインシグナルとして使用して、次に再生する動画を提案しています。」 ソースタイトル:YouTube のレコメンデーションシステムはどのように機能しますか? ソース URL: https://www.youtube.com/howyoutubeworks/product-features/recommendations/#signals-used-to-recommend-content | 高い信頼 この証拠は、現在の動画の後に次に再生する動画など、使用中の特定の機能に応じて YouTube が適用するルール（シグナル）が異なることを示しています。現在視聴されている動画を主な合図として今後のレコメンデーションに使用することは、コンテンツパッケージがどのようにユーザーに提示されるかを規定するルールの明確な例であり、クレーム要素 1.a の説明と一致しています。 | |
製品特許分析
レビュー 豊富で詳細な説明 製品の特徴と対象特許の関連性を把握し、主要な侵害点を迅速に把握します。
すべての詳細を自動的に追跡 どんなに微妙な関係性でも確実に特定できるようにするためだ
調べる 直感的なシナリオ 潜在的な侵害を明確かつ論理的な方法で明らかにします。
検査 エレガントなビジュアルダイアグラム これにより、製品が対象となる特許をどのように読み取るかがわかり、侵害の可能性がある場合のコンテキストの新たな側面が明らかになります。
すべての開示と引用を追跡する ソースドキュメントへ。
製品分析の比較
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ディープ 製品分析
正確なマッピング 関連情報の
の検出 微妙な関係
の統合 学際的な専門知識
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